用pytorch和gym环境编写一个policy gradients神经网络，要求画出loss函数和reward

好的，我来给你提供一个简单的例子，使用PyTorch和Gym环境编写Policy Gradients神经网络，并可视化其损失函数和奖励。

首先，我们需要安装必要的库，包括gym、numpy和pytorch：

pip install gym numpy torch

接下来，我们可以定义我们的策略网络和损失函数。在这个例子中，我们将使用一个简单的神经网络作为我们的策略，并采用交叉熵损失函数。这里的策略网络将接受环境状态作为输入，并输出每个动作的概率分布。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Policy(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Policy, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, output_size)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.softmax(self.fc2(x), dim=1)
        return x

policy = Policy(input_size, output_size)
optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

接下来，我们可以开始训练我们的策略网络。在这个例子中，我们将使用CartPole-v0环境，它的目标是让杆子保持平衡。我们将在每个时步中执行一个动作，并通过策略网络选择一个动作。接着，我们将观察环境的反馈，并计算奖励和损失。最后，我们将更新我们的策略网络，以便它可以更好地预测动作。

import gym

env = gym.make('CartPole-v0')

for i_episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    rewards = []
    log_probs = []
    actions = []
    
    for t in range(max_steps):
        action_probs = policy(torch.FloatTensor(state))
        action = torch.multinomial(action_probs, 1).item()
        log_prob = torch.log(action_probs[action])
        
        actions.append(action)
        log_probs.append(log_prob)
        
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        rewards.append(reward)
        
        if done:
            break
            
    discounts = [gamma**i for i in range(len(rewards))]
    discounted_rewards = [a*b for a,b in zip(rewards, discounts)]
    cumulative_rewards = [sum(discounted_rewards[i:]) for i in range(len(discounted_rewards))]
    
    loss = 0
    for log_prob, cumulative_reward in zip(log_probs, cumulative_rewards):
        loss -= log_prob * cumulative_reward
    
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    episode_rewards.append(sum(rewards))
    episode_losses.append(loss.item())
    
    if i_episode % print_every == 0:
        print("Episode: {}, Total Reward: {}, Loss: {}".format(i_episode, sum(rewards), loss.item()))

最后，我们可以可视化我们的损失函数和奖励，以便更好地理解我们的策略网络是如何训练的。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(episode_losses)
plt.title("Policy Gradients Loss")
plt.xlabel("Episode")
plt.ylabel("Loss")
plt.show()

plt.plot(episode_rewards)
plt.title("Policy Gradients Reward")
plt.xlabel("Episode")
plt.ylabel("Reward")
plt.show()

这就是一个简单的Policy Gradients神经网络的实现和可视化。